【摘 要】
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随着信息技术的发展,战术互联网系统逐渐形成,网络对抗成为现代化战争夺取胜利的关键。在网络对抗中,节点攻击是最简单有效的对抗手段。如何选择网络中最佳攻击节点,利用最少
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随着信息技术的发展,战术互联网系统逐渐形成,网络对抗成为现代化战争夺取胜利的关键。在网络对抗中,节点攻击是最简单有效的对抗手段。如何选择网络中最佳攻击节点,利用最少的攻击资源最大限度破坏敌方通信系统,成为网络对抗的研究重点。战术网络关键节点识别属于较为前沿的领域,目前该领域内尚未取得较多的研究成果。本文从第三方的角度出发,基于物理层信号,从两个方面研究关键节点识别:一是从物理层信号中获得网络拓扑,进而基于拓扑识别关键节点;另一方面基于强化学习理论,不获取网络拓扑,利用与环境多次交互得到反馈的物理层信号,逐渐逼近关键节点。本文的主要工作有:(1)提出了通过获取拓扑,进而识别战术网络关键节点的算法。该算法首先基于辐射源个体识别,对物理层信号中的帧进行节点标识;其次基于物理层信号识别网络节点使用的MAC协议;再根据节点标识和MAC协议识别情况设计拓扑发现算法;最后基于发现的拓扑识别网络中的关键节点。仿真结果表明:在能对物理层信号中的帧进行节点标识的情况下,信号信噪比大于5dB时,该算法关键节点识别结果与基于理想拓扑的识别结果一致;为节点识别提供了新的解决思路。(2)设计了基于强化学习的关键节点识别算法,并仿真分析了识别算法中ε-greedy、Softmax以及UCB动作选择策略,丢包率、平均端到端时延以及平均路由跳数奖赏标准对识别结果的影响。仿真结果表明,其一是该算法无需获取拓扑,便能识别网络关键节点,识别结果与某些基于拓扑的识别算法一致;其二是该算法得出的关键节点识别结果依赖于奖赏标准的选取。(3)提出将信道利用率作为战术网络中识别算法的奖赏标准,解决了战术网络中奖赏难以获取的问题。仿真结果表明:在网络通信不频繁的条件下,信道利用率作为奖赏标准,强化学习识别算法的识别结果与传统基于删除的最短路径法一致。(4)改进了基于强化学习的节点识别算法,用以完成关键节点组的识别。该算法通过扩展动作选择空间,将环境交互代价和环境反馈联合作为奖赏,识别网络中联合关键程度最高的节点集合,称为关键节点组。仿真结果表明,关键节点组的识别算法避免了对称网络中单一关键节点识别算法不收敛的问题,且同一网络下收敛速度更快。
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